Trash in, trash out : comment les mauvaises données affectent la croissance de l'entreprise

Les spécialistes du marketing sont assis sur une montagne de données précieuses sur les consommateurs. Mais toutes les données à leur disposition ne sont pas utiles. Travailler avec des données de mauvaise qualité empoisonne vos efforts de marketing, conduit à des opportunités manquées et nuit finalement à vos résultats.

Les mauvaises données sont des données qui ont souvent été corrompues par les circonstances. Et c'est plus courant qu'on ne le pense. Jamais intentionnel ou malveillant, c'est souvent le résultat d'une erreur humaine ou d'une mauvaise collecte. Parfois, c'est aussi simple que les adresses e-mail qui changent au fil du temps. Dans d'autres cas, c'est quelque chose qui brise votre processus. Bien que la cause puisse être simple, l'effet - des lacunes et des inexactitudes dans vos analyses rendant tout ce que vous mesurez inefficace - peut être désastreux.

Toutes les organisations n'ont pas de champions des données dans leur équipe, mais à mesure que les entreprises adoptent de plus en plus une culture axée sur les données, donner la priorité à la santé des données deviendra un must.

Les mauvaises données ne sont pas standardisées

Dans votre vie personnelle, il existe généralement un moyen de rapprocher les données. Supposons que vous trouviez une anomalie dans votre compte bancaire : vous savez ce que vous avez gagné par rapport à ce que vous avez dépensé, et vous pouvez vérifier cela par rapport aux données historiques de vos relevés bancaires. En d'autres termes, vous avez une source de vérité. Mais en marketing, le plus souvent, il n'y a pas de ligne de base. En tant que spécialiste du marketing, vous avez bien sûr une idée de ce qui est juste, mais toutes vos données sont relatives à elles-mêmes.

Ce problème n'est pas nouveau, il vole facilement sous le radar. Si vous utilisez Google Analytics, par exemple, pour suivre le trafic sur toutes vos pages Web, et pour une raison quelconque, le script ne suivait pas 10 % de vos pages, vous ne sauriez tout simplement pas qu'il vous manque 10 % de vos données. Des écarts comme celui-ci peuvent se produire de plusieurs façons. Mais l'une des principales façons dont cela se produit est le manque de normalisation.

Pour une entreprise SaaS, mesurer les « visiteurs du site » peut ne pas signifier la même chose que les « utilisateurs de la plate-forme ». Lorsque vous configurez ces métriques sur différentes plates-formes d'analyse et que vous les fragmentez dans plusieurs départements, du marketing aux ventes en passant par l'ingénierie, cela fait une différence. Les "clics" dans AdWords ne se traduisent pas nécessairement par un trafic global, car il existe une différence entre les nouveaux utilisateurs, les visiteurs uniques et le nombre total de sessions. À grande échelle, vous extrayez des données de centaines de sources. Ne pas normaliser ce que vous mesurez, mais le traiter de la même manière, est une recette pour de mauvaises données.

Les mauvaises données coûtent cher

Que vous ignoriez le problème parce que vous ne savez pas comment le résoudre ou que vous n'en soyez pas encore conscient, travailler avec des données de mauvaise qualité affecte de nombreuses activités en dehors du marketing. Si vos données sont partout, cela met un terme à des initiatives précieuses et nuit à vos résultats.

Pour mettre cela en perspective, étant donné que les données se désintègrent à un taux de 70 % par an, les mauvaises données coûtent aux entreprises en moyenne 9,7 millions de dollars par an. Harvard Business Review a conclu que les mauvaises données coûtent très cher parce que les décideurs, les gestionnaires, les scientifiques des données et les autres membres de l'équipe doivent s'adapter aux écarts dans leur travail quotidien, en traquant les inexactitudes et les mauvaises sources, en corrigeant les erreurs. Cela prend du temps et coûte cher.

Au-delà des dollars, les mauvaises données compromettent votre stratégie, entraînant des opportunités gaspillées sur la route résultant de décisions commerciales mal informées. Le traitement des quantités massives de données fournies par de multiples sources, dans différents formats et à différentes fréquences est un processus fragmenté. Il est compréhensible que les départements marketing manquent souvent de main-d'œuvre pour analyser, comprendre et exploiter toutes ces données de manière continue.

Les bonnes données sont propres

De bons résultats de données lorsque vous prenez le temps de nettoyer, vérifier et organiser les données afin que les problèmes courants tels que les informations obsolètes, les doublons ou les inexactitudes ne nuisent plus à votre système.

Faire face à cette complexité nécessite des ressources dédiées et des processus et politiques bien définis pour la normalisation, l'optimisation, le reporting et une approche agile. Il s'agit d'une rupture avec les rapports mensuels, les prévisions trimestrielles et la génération d'informations épisodiques auxquelles la plupart des organisations sont habituées. Mais ce changement est essentiel pour réussir dans un monde de plus en plus axé sur les données. Une organisation marketing de classe mondiale doit fusionner de manière transparente les données, les analyses, les stratégies, les personnes, les processus et les capacités pour fournir des résultats commerciaux.

Si votre organisation est en pleine croissance et que vous venez d'ouvrir les vannes du partage de données entre les services, recherchez les domaines dans lesquels les informations peuvent être fusionnées afin d'avoir une image plus complète du client. Envisagez de former un groupe de travail, où les membres de l'équipe possèdent différentes parties du pipeline et défendent les bonnes données dans votre organisation.

Si l'allocation des ressources à un groupe de travail pour nettoyer manuellement votre pipeline de données est une option irréaliste pour vous, envisagez de mettre en œuvre des outils d'IA. L'apprentissage automatique prédictif peut apprendre le comportement de base de vos métriques de données et a la capacité de transformer rapidement de vastes étendues de données en informations commerciales fiables et d'automatiser la découverte d'anomalies.

Des ressources dédiées pour nettoyer le pipeline résolvent le problème en question, mais il n'y a rien de plus protecteur que d'appliquer ces principes de manière proactive. Prenez le temps que votre équipe passerait à corriger les mauvaises données et échangez-le contre du temps passé à créer des processus de données sécurisés et précis dans vos efforts dès le départ.

La poursuite, pas la perfection

Être réaliste est important. Et la réalité des mauvaises données est que leur nettoyage est un processus sans fin. Le but n'est pas un état final où tout est parfait. L'objectif est de vous efforcer d'adopter des habitudes et des processus sur votre lieu de travail qui encouragent de meilleures données.

Cela dit, la qualité des données est finalement l'affaire de tous. Que vous travailliez ou non directement avec les chiffres, les données affectent chaque résultat d'une organisation. Un pipeline propre et entretenu signifie que vous et votre équipe pouvez réduire définitivement les coûts erronés et poursuivre plus facilement des stratégies de données saines.

Faire évoluer le marketing vers une véritable culture axée sur les données peut être un long voyage. Mais c'est celui qui fait ses preuves.

Cet article fait partie de notre série sur le marketing axé sur les données dans laquelle nos experts explorent les clés pour développer une équipe et une approche stratégique fondées sur les données. Lire le premier article ici.